Python 为什么'；基于位置的布尔索引工作？

我试图过滤一个数据帧，并认为如果

loc

将布尔列表作为输入进行过滤，那么它也应该适用于

iloc

。例如

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://query.data.world/s/jldxidygjltewualzthzkaxtdrkdvq')

df.iloc[[True,False,True]] #works
df.loc[[True,False,True]] #works

df.loc[df['PointsPerGame'] > 10.0] #works
df.iloc[df['PointsPerGame'] > 10.0] # DOES NOT WORK

文档说明

loc

和

iloc

都接受布尔数组作为参数

对于iloc

对于loc

所以，我认为这不起作用纯粹是因为它没有被实现，或者是因为我不理解的其他原因

它不是：

根据定义，这是不允许的.iloc纯粹是位置性的，因此与传递的序列对齐没有意义（所有索引操作都是这样做的）

对于

iloc

，您需要将掩码转换为numpy数组，对于

loc

它也可以工作，但不是必需的：

df.iloc[(df['PointsPerGame'] > 10.0).values]

---

谢谢，但是如果它是“纯位置的”，为什么它支持布尔数组作为输入来过滤行？例如，

df.iloc[[True，False，True]]

@Yankee-你不工作吗？因为对于我来说，使用nice

df=pd.DataFrame（{'A'：list（'abc'）}）

和

print（df.iloc[[True，False，True]]）

No，它可以工作。我的问题是，为什么这样做？因为这是我们传递一个布尔数组作为输入（这不是“纯位置的”）@Yankee-我认为因为它是列表，所以如果传递

Series

-

mask=df['PointsPerGame']>10.0

和

print（type（mask））